Proposta sobre uso de dados de receitas de antimicrobianos retidas: a experiência EUREQA

Abstract

This study demonstrates that the use of information from medical prescriptions is essential IntroduçãoO uso das informações sobre prescrições médi-cas tem importância fundamental em estratégias de saúde pública. Em particular, informações de antimicrobianos poderiam possibilitar a construção de modelos para a compreensão da dinâmica da resistência bacteriana e para estraté-gias de consumo. Estudo preliminar 1 do Projeto EUREQA (Epidemiologia do Uso e da Resistên-cia Bacteriana a Quimioterápicos e Antibióticos na População. http://www.dpi.inpe.br/eureqa, acessado em 12/Set/2009) investigou processos de construção da resistência bacteriana aos antimicrobianos na população em geral. Tal estudo, realizado em São Paulo, utilizou estratégia analítica espaço-temporal, baseado na correlação entre consumo populacional de ciprofloxacina, mensurado por auditoria de venda, e ocorrência de resistência em Escherichia coli de infecções urinárias (ITUs) comunitárias . Nesse estudo, padrões de distribuição urbana da resistência em E. coli associaram-se à maior densidade de consumo de ciprofloxacina, estabelecendo o consumo populacional de antimicrobianos como fator desencadeador de pressão seletiva de resistência.Esta nota expande a análise descrita para correlação entre consumo de antimicrobianos da classe das quinolonas (ácido nalidíxico, ciprofloxacina, levofloxacina e norfloxacina) e resistência em E. coli comunitárias. Uma vez estabelecida a correlação entre padrão de consumo de anti-NOTA RESEARCH NOTE Camargo ECG et al. 986 Cad. Saúde Pública, Rio de Janeiro, 28(5):985-990, mai, 2012 microbianos e surgimento de resistência, podese propor critérios para exploração de dados de receituário médico controlado que permitam maior compreensão da dinâmica das resistên-cias comunitárias com vistas a estabelecimento de medidas de saúde pública. Material e métodosA área de estudo refere-se à Cidade de São Paulo e os dados empregados são do banco de dados do EUREQA-SP, 2002 a 2007, contendo: (i) bases de dados geográficas; (ii) dados adquiridos de duas unidades laboratoriais de grande porte (privada e pública), com resultados positivos de urocultura para E. coli representativas de ITUs comunitárias. Considerados eventos pontuais mapeados sobre área de estudo, os dados foram categorizados como resistentes (R) quando antibiograma com não susceptibilidade a qualquer das quinolonas, ou sensíveis (S) quando antibiograma sensível; (iii) dados de consumo das quinolonas obtidos por auditoria de mercado sobre pontos de vendas da área de estudo (IMS Health Brazil). Para cada ponto de venda gerou-se informação de DDD (defined daly dose) 2 mensal -média estimada da dose de manutenção do medicamento em sua principal indicação para adultos; (iv) zonas de influência (ZI) construídas com base em cada ponto de venda, conforme Kiffer et al. 1 . Cada ZI (Figura 1) contém certa quantidade de eventos R e S, e também densidades de DDD expressas como:(1) em que: DDDA k,t é a média de DDD cumulativa de três meses na k-iésima ZI e para o t-iésimo...

A proposed model for understanding human-bacterial interactions: Space-time approach on community <i>Escherichia coli</i> occurrence and resistance phenomenon

“…However, it seems reasonable to speculate that a human-driven increase in antibiotic concentrations of a given ecosystems, such as a city, may influence both antibiotic resistance and the microbial population dynamics [21]. Based on this line of thinking and on empirical findings [8,9,[14][15][16][17][18][19], it is reasonably expected to observe a natural derivation of a bacterial population ontogeny under a certain level of exposure to external factors. This seems to be the case for the human commensal E. coli under ciprofloxacin/quinolone exposure, which would then derive to a resistant population and would occasionally be related to human infectious processes.…”

“…We conducted previous experiments to understand the emergence of resistance in light of population selective forces [8,9]. A potential explanatory model was used to explore empirical observational data of human-microbiome interaction, i.e.…”

“…Since there is vast documentation on E. coli quinolone resistance emergence related to individual antibiotic intake [10][11][12], quinolone consumption pattern was then used for this first study phase. The articles [8,9] have shown that the emergence of community urinary tract ciprofloxacin resistant (CIP-R). E. coli was significantly related to the previous three months levels of ciprofloxacin consumption between 5 and 9 Defined Daily Doses (DDD)/1000 inhabitants-day and to urban clusters of CIP-R E. coli in the city of São Paulo, Brazil, even after controlling for ciprofloxacin consumption.…”

“…As investigated by the spatial analytical framework, significant spatial clustering of antimicrobial resistance was shown, even after controlling for population consumption, reinforcing the ecological effect hypothesis. The model [8,9] has been applied on a longitudinal observational study, and as such, conclusions are limited to the environment used, even considering the elevated sample size and the goodness of fit of the model. As a cluster-randomized study of antimicrobial resistance, we applied the ratio of resistant to susceptible as an endpoint.…”